【摘 要】
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常规的遥感影像变化检测主要基于光谱信息,没有充分挖掘高分辨率遥感影像的多特征信息,导致检测结果完整性不高、准确性低等问题,针对此问题,提出一种基于面向对象思想的多特
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常规的遥感影像变化检测主要基于光谱信息,没有充分挖掘高分辨率遥感影像的多特征信息,导致检测结果完整性不高、准确性低等问题,针对此问题,提出一种基于面向对象思想的多特征自适应融合的遥感影像变化检测方法。首先,应用e Cognition软件对两时相遥感影像进行分割,提取影像对象的光谱、纹理、形状特征,然后构建神经网络进行特征融合,自适应地调节特征融合权值,得到最终检测结果。实验结果表明,多特征自适应融合的检测方法能够有效减小漏检、虚检概率,提高检测的准确性与完整性。
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